AlphaGoとトップ棋士の対局を観戦しよう！ - あんちべ！
"We cannot go against the trend. I think machines will beat humans someday. " "If I get defeated it might be negative for go and this is inevitable in this modern life. However, it will not destroy the value of go itself." （「私たちは時代の流れに逆らうことは出来ません。いつか機械は人間を打ち負かすでしょう」 「もし私が負けたら囲碁にとってはネガティブなことですが、これは現代社会では避けられないことです。 しかし、その敗北は囲碁自身の価値を損なうことはないでしょう」イ・セドル） Human-AI showdown begins 1 p.m. 2016年3月9日、"Alph
テキストマイニングのための機械学習超入門 二夜目 パーセプトロン - あんちべ！
一夜目はパターン認識と機械学習の概要を学びました。今夜は、識別部で用いられる機械学習の基本的な線形識別器である「パーセプトロン」を具体的に学びたいと思います。「線形識別器？パーセプトロン？何それ？」字面は厳しいですが、手を動かしてみると意外と簡単に理解できます。今夜からは数式をバリバリ使っていきますし、手を動かしていただきます。「必ず」手元にペンと紙を用意してください。そうは言ってもパーセプトロンが一体何なのか、機械学習の中でどのような位置づけなのかがわからないと混乱するかもしれません。パーセプトロンの説明へ入る前に、機械学習の3つのアプローチをご紹介します。 ●機械学習の３つのアプローチ - 識別関数、識別モデル、生成モデル 機械学習は大きく分けて識別関数、識別モデル、生成モデルという３つのアプローチがあります。 識別関数 := 入力データを見て、特定のクラスに属するよう識別（代表的な手
テキストマイニングのための機械学習超入門 一夜目 - あんちべ！
テキストマイニングに必要なパターン認識と機械学習について学びます。非常に初歩的な話から始めます。対象者は「テキストマイニングに興味があり、用いられる手法の中身を知りたい（けれど高度な数学は厳しい…）」というビジネスマンや学生さんです。数式は出来る限り「使います」。使わないと意味するところは理解できません。ただし、愚直に数式の一行一行を手計算で順を追って解いていきますし、必要な数学知識はその都度説明し、前提知識は求めませんので「数式出てくるの？じゃあついていけないのでは…」という心配は不要です。この記事の特徴は「機械学習の手法をやたら冗長な数式と過剰なまでの例を用いて、くどくどと同じ話を何度も説明する」ことです。 筆者ことあんちべは純文系出身で、数学や統計学、プログラミングは全然学生時代やってこなかった上、業務でも機械学習を使うことなんて皆無、それどころか機械学習なんて言葉は就職してからよう
統計屋のためのAWK入門 - あんちべ！
はじめに 本稿はAWKという言語を用いて、 ごく簡単にデータ分析用の前処理*1をするための解説記事です。 AWKは短いコマンドを記述するだけで多様なデータ処理を可能にします。 特にデータの抽出に関して恐るべき簡易さを提供します。 具体的には、input.txtというファイルの中から "fail"という文字列を含む行を抽出したければ次のように書くだけです。 awk /fail/ input.txt つまり、スラッシュ記号で文字列を指定するだけで その文字列を含む行を抽出できるのです。 大変簡単ですね！ また、awkはLinuxやMacには標準で入っており、 Windowsでもawk.exeを一つ用意するだけなので、 面倒なインストール作業や環境構築は不要で誰でも即座に使えるため、 自分で書いた処理を他人に渡したり*2各サーバに仕込むなども簡単に出来ます。 複雑な処理をする場合はPythonや
統計屋による新社会人のための統計系入門書お薦め一覧 - あんちべ！
本稿では統計学・データマイニング・機械学習関連書籍について 内容が易しいこと。数学力（特に微積・線形代数）を求められないこと 入手しやすいこと。絶版や学会に入らないと入手不可などではない、値段が安いこと 実務に繋げやすいこと。 持ち運びしやすいこと。忙しい新社会人が通勤中や休み時間ポケットからさっと取り出し、継続して勉強出来ること を主眼に選定したお薦め書籍を紹介します。 （満たせない要望も多いですが） 主な対象者は、文系で数学や統計学をやってこなかった、 プログラミングもわからない（Excelで四則演算やマウス操作くらいは使える） けどいつかマーケティングやデータマイニングやってやるぜ！ って考えてる新卒の方です。 筆者自身は経済学科出身の文系で、あまり数学力に自信がないなりに Web企業でデータマイニングをしているという人間です。 ここで紹介している内容で 「統計学・機械学習・データマ
エンジニアのためのデータ可視化実践入門という本を書いた - あんちべ！
2014/10/14 追記 本書87ページに「母数」という単語が複数回出てきますが、 これは全て「分母」とすべきでした。*1 通常、統計学の文脈では、母数は各確率分布を特徴付ける変数を指す単語であり、 例えば正規分布は平均と分散という二つの母数によって形状が決定されます。 決して母数と分母（あるいは全数）と誤解してはなりません。 しかし母数と分母を混同することは本当によくあることで、 本書はこのような頻出する誤解を訂正し、 皆様が統計を用いる際の失敗を一つでも減らす という目的で執筆に至ったにも拘らず、 まさか本書でこのような重大な失敗をしてしまったことに対し 心からお詫び申し上げ訂正させて頂きます。 なお、問題個所の記述は共著者の森藤氏ではなく 私が記述したものであり、全責任は私にあります。 本を書くに当たり、誤字脱字や言い回しの不備は出来る限り無くすべきですが、 人間であるためミスをす
Clojure/Incanter/clj-mlでデータマイニング入門 - あんちべ！
概要 Clojureでデータマイニングに必要な各手法を解説する記事です。 本記事を読むと、全くClojureを知らない方でも データ抽出・集計 可視化 機械学習（決定木、ランダムフォレスト、k-meansクラスタリング) をClojureで実行できるようになります。 はじめに ClojureとはJVM上で動く（つまりOSを問わず沢山の環境で動く上に Java資産をそのまま使える）Lisp系の言語です。 Clojureではデータマイニングを行う際、 Incanterとclj-mlという2つの便利なツールがあります。 Incanterは統計処理用の専門ライブラリで、 単体で様々な統計分析を行ったり集計を便利にしたりする機能が沢山用意されています。 clj-mlはwekaという機械学習系のツールをClojureで簡単に使えるようにしたラッパーで、 決定木やランダムフォレストなどの分類器や 各種ク
進撃の巨人を読んだことない人がデータだけでキャラを推測してみる - あんちべ！
はじめに 最近超人気の漫画として私のTwitter TLを賑わす作品、その名も「進撃の巨人」。 これだけ人気なんだからきっと面白いに違いないのですが、 なんか絵が怖そうだし、人がバンバン死んでてグロいっぽいという噂を聞くので、 なんとか漫画を読まずに、それでいて進撃の巨人のキャラについては知りたい、 そう願う潜在的進撃の巨人ファンも全国に70万人くらいいらっしゃると思います。 そこで、データから進撃の巨人にどんなキャラが登場するか推測してみましょう。 扱うデータとして、pixivのタグ情報を利用します。 商品レビューコメントなどとは違い、ファンの創作活動がダイレクトに反映されるサービスなので、 そこに付与されるタグ情報は、ファンの熱（過ぎる）いメッセージが込められているに違いありません。 今回、以下のような縛りを入れています。 1．勿論原作は見ない 2．pixivのタグ情報は参照するけど、
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